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滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干个本征模态分量(IMFs),计算各个IMF的能量熵与样本熵,并利用主成分分析方法(PCA)对其进行特征融合。最后利用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)对融合特征进行故障模式识别。轴承故障实验分析结果表明,所提方法能够有效实现滚动轴承故障诊断。 相似文献
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进行轴承多种类型裂纹故障诊断时,为解决单一特征量诊断效率低的问题,提出了基于信号小波包分解的精细时频域分析和模糊熵的特征融合方法。首先对轴承振动信号进行小波包4层分解重构,确定小波包系数模糊熵和频带能量,精细提取振动信号的高低频故障信息特征;然后基于权重指标对模糊熵和频带能量进行融合,构造多种故障状态下轴承信号的特征向量;最后选择适合小样本分类的支持向量机对轴承裂纹故障进行诊断。试验数据处理结果表明,轴承不同裂纹故障状态下,融合特征的方法诊断效率更高,相较于单一特征量识别准确率提高5.0%以上,对10种裂纹故障诊断正确率达到98.0%。 相似文献
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为有效提取非线性非平稳特性的柱塞泵故障特征,提高故障诊断准确率,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)模糊熵和支持向量机(Vupport Vector Machine,SVM)相结合的柱塞泵故障诊断方法。首先将信号经过VMD分解形成K个固有模态分量(Intrinsic Modal Component,IMF);然后确定IMF个数,提出了基于峭度分析的IMF个数确定方法;其次取峭度值较大的IMF并计算其模糊熵,确定了各状态下相应的模糊熵;最后将模糊熵作为特征向量输入SVM进行故障识别,准确率可达98.3%。将该方法与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)模糊熵-SVM、VMD模糊熵-BP神经网络对比,结果表明,VMD模糊熵和SVM相结合的方法在柱塞泵故障诊断中具有优越性。 相似文献
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《机械传动》2017,(3):160-165
针对实际中工况复杂难以提取齿轮故障特征频率的问题,提出一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与多特征融合的齿轮故障诊断方法。首先,对机械振动信号进行VMD分解并得到一系列的模态,其次,计算高频段的前4个模态的排列熵(Permutation Entropy,PE)和能量,最后,将排列熵和能量构成的高维特征向量作为最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的输入,对齿轮故障类型进行模式识别。试验结果表明:VMD可以较好地将复杂多分量信号各成分分开;排列熵和能量特征可以从不同尺度揭示齿轮故障信息;基于VMD与多特征融合的智能故障诊断方法识别精度高,可以为齿轮故障预警和严重程度提供参考。 相似文献
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《机械传动》2016,(4):33-37
针对表征齿轮故障特征信息难提取与极限学习机输入权值与隐含层节点阈值随机选取,致使齿轮故障分类模型泛化能力弱、精度差的问题,提出一种基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法。该方法首先将齿轮振动信号经过小波包分解,再利用分解所得各节点信号与原信号的相关系数选取出最优节点并计算其能量特征;其次,利用蝙蝠算法优化极限学习机的输入权值与隐含层节点阈值,建立BA-ELM的齿轮故障分类模型;最后,将所得小波包最优节点能量特征向量作为模型输入进行齿轮不同故障状态的分类识别。实验结果表明,与基于SVM和ELM的故障分类方法相比,基于小波包最优节点能量特征的BA-ELM齿轮故障诊断方法具有更高的分类精度,更强的泛化能力。 相似文献
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针对机械设备的齿轮运行受环境噪声影响严重以及难以获得大量故障样本的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)能量熵特征与支持向量机相结合的齿轮故障诊断方法。首先是利用变分模态分解对机械振动信号进行处理得到若干个模态分量,同时利用传统的经验模态分解(EMD)对相同信号进行分解再对比两种方法的分解效果,然后计算变分模态分解各模态分量的能量熵作为特征值,最后将特征值作为支持向量机的输入进行故障诊断。实验结果表明VMD可以较好的将复杂的振动信号分解并且一定程度抑制模态混叠现象的发生,以VMD能量熵特征与支持向量机相结合的方法可以迅速、有效的实现齿轮的故障诊断。 相似文献
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针对随机共振(Stochastic resonance,SR)在处理轴承故障信号时需要满足小参数(信号频率、幅值、噪声强度远小于1)这一条件以及轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应变尺度随机共振与总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)的轴承故障诊断方法。首先,对实测的信号按照一定的频率进行压缩,使其满足随机共振小参数的要求,然后,通过遗传算法(Genetic algorithm,GA)对变尺度随机共振双稳系统中的结构参数a,b进行优化,最后将随机共振输出信号进行ELMD分解,通过各PF分量的频谱图寻找轴承故障特征频率。对实测轴承故障信号的实验分析,结果表明本文提出的方法可有效地应用于轴承的故障诊断中。 相似文献
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For a single-structure deep learning fault diagnosis model,its disadvantages are an insufficient feature extraction and weak fault classification capability.This paper proposes a multi-scale deep feature fusion intelligent fault diagnosis method based on information entropy.First,a normal autoencoder,denoising autoencoder,sparse autoencoder,and contractive autoencoder are used in parallel to construct a multi-scale deep neural network feature extrac-tion structure.A deep feature fusion strategy based on information entropy is proposed to obtain low-dimensional features and ensure the robustness of the model and the quality of deep features.Finally,the advantage of the deep belief network probability model is used as the fault classifier to identify the faults.The effectiveness of the proposed method was verified by a gearbox test-bed.Experimental results show that,compared with traditional and existing intelligent fault diagnosis methods,the proposed method can obtain representative information and features from the raw data with higher classification accuracy. 相似文献
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针对旋转机械中齿轮故障诊断问题,为尽可能提高故障诊断准确性,提出了一种基于多维度特征表征与支持向量机(SVM)的齿轮故障诊断方法。首先,从不同维度分别使用小波包、单一能量、变分模态分解以及集合经验模态分解四种特征提取方法提取齿轮振动信号的特征;其次,将提取的特征信息按照一定的方式进行特征融合表征;最后,采用SVM分类方法对齿轮的运行状态(正常状态,轻微故障,中等故障,断齿故障)进行评估,从而实现齿轮故障诊断。通过多组特征融合表征研究分析表明,多维度融合的特征表征较单一维度特征信息更能够有效地反映齿轮运行状态,有助于进一步提高齿轮故障诊断准确率。 相似文献
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